网络拓扑概念 在本地网络中,两个节点被称为“彼此近邻”是什么意思?在海量数据处理中,其主要限制因素是节点之间数据的传输速率——带宽很稀缺.这里将两个节点间的带宽作为距离的衡量标准. 节点距离:两个节点到达最近的共同祖先(如路由器)的距离总和. 例如,假设有数据中心d1机架r1中的节点n1.该节点可以表示为/d1/r1/n1.利用这种标记,这里给出四种距离描述. Distance(/d1/r1/n1, /d1/r1/n1)=0(同一节点上的进程) Distance(/d1/r1/n1, /d1/r

HDFS分布式文件系统设计目标 1.            硬件错误  由于集群很多时候由数量众多的廉价机组成,使得硬件错误成为常态 2.            数据流访问  所有应用以流的方式访问数据,设置之初便是为了用于批量的处理数据,而不是低延时的实时交互处理 3.            大数据集   典型的HDFS集群上面的一个文件是以G或者T数量级的,支持一个集群当中的文件数量达到千万数量级 4.            简单的相关模型  假定文件是一次写入,多次读取的操作 5.    

目录 1 - HDFS 的副本机制 2 - HDFS 的机架感知机制 3 - HDFS 的负载均衡机制 参考资料 版权声明 1 - HDFS 的副本机制 HDFS 中的文件,在物理上都是以分块(block)存储的,块大小可以通过 hdfs-site.xml 文件中的参数 dfs.block.size 进行设置: <!-- 块大小,单位:Byte --> <property> <name>dfs.block.size</name> <value>1

副本机制 1.副本摆放策略 第一副本:放置在上传文件的DataNode上:如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太慢.CPU不太忙的节点上:第二副本:放置在于第一个副本不同的机架的节点上:第三副本:与第二个副本相同机架的不同节点上:如果还有更多的副本:随机放在节点中: 2.副本系数 1)对于上传文件到HDFS时,当时hadoop的副本系数是几,那么这个文件的块副本数就有几份,无论以后怎么更改系统副本系数,这个文件的副本数都不会改变,也就是说上传到HDFS系统的文件副本数是由当时的系统副本数决定的

一.HDFS 的设计思路 1)思路 切分数据,并进行多副本存储: 2)如果文件只以多副本进行存储,而不进行切分,会有什么问题 缺点 不管文件多大,都存储在一个节点上,在进行数据处理的时候很难进行并行处理,节点可能成为网络瓶颈,很难进行大数据的处理: 存储负载很难均衡,每个节点的利用率很低: 二.HDFS 的设计目标 Hadoop Distributed File System(HDFS):源于Google 的 GFS 论文: 设计目标 分布式存储:根据需要,水平横向增加节点: 运行在普通廉价的硬

一.HDFS运行机制 概述:用户的文件会被切块后存储在多台datanode节点中,并且每个文件在整个集群中存放多个副本,副本的数量可以通过修改配置自己设定. HDFS:Hadoop Distributed file system,分布式文件系统. HDFS的机制: HDFS集群中,有两种节点,分别为Namenode,Datanode: Namenode它的作用时记录元数据信息,记录块信息和对节点进行统一管理.比如用户要存储一个很大的文件,HDFS系统会对这个文件进行切分,然后存储在多台Namen

一.概述 为了提升集群的HA,Kafka从0.8版本开始引入了副本(Replica)机制,增加副本机制后,每个副本可以有多个副本,针对每个分区,都会从副本集(Assigned Replica,AR)中,选取一个副本作为Leader副本,所有读写请求都由Leader副本处理,其余的副本被称为Follwer副本,其会从Leader副本拉取消息更新到本地.因此,Follower更像是Leader的热备. 一般情况下,同一个分区的多个副本会被均匀的分配到集群中的不同Broker上,当leader副本所在

不多说,直接上干货! HDFS升级和回滚机制 作为一个大型的分布式系统,Hadoop内部实现了一套升级机制,当在一个集群上升级Hadoop时,像其他的软件升级一样,可能会有新的bug或一些会影响现有应用的非兼容性变更出现.在任何有实际意义的HDFS系统中,丢失数据是不允许的,更不用说重新搭建启动HDFS了.当然,升级可能成功,也可能失败.如果失败了,那就用rollback进行回滚;如果过了一段时间,系统运行正常,那就可以通过finalize正式提交这次升级. 相关升级和回滚命令如下: bin/h

一.Kafka 数据日志 1.主题 Topic Topic 是逻辑概念. 主题类似于分类,也可以理解为一个消息的集合.每一条发送到 Kafka 的消息都会带上一个主题信息,表明属于哪个主题. Kafka 的主题是支持多用户订阅的,即一个主题可以有零个.一个或者多个消费者来订阅该主题的消息. 2.分区 Partition 1)分区原因 方便集群扩展,因为一个 Topic 由多个 Partition 组成,而 Partition 又可以通过调整以适应不同的机器,因而整个集群就可以适应任意大小的数据:

概述 每个分区有n个副本,可以承受n-1个节点故障. 每个副本都有自己的leader,其余都是follower. zk中存放分区的leader和 follower replica的信息.(get /brokers/topics/mytest2/partitions/0/state) 每个副本存储消息的部分数据在本地的log和offset中,周期性同步到disk,确保消息写入全部副本或不写入任何一个. leader故障时,消息或者在写入本地log,或者在producer收到ack消息前,resen

一.Kafka集群 二.副本机制         2.1 分区和副本         2.2 ISR机制         2.3 不完全的首领选举         2.4 最少同步副本         2.5 发送确认 三.数据请求         3.1 元数据请求机制         3.2 数据可见性         3.3 零拷贝 四.物理存储         4.1 分区分配         4.2 分区数据保留规则         4.3 文件格式          一.Kafka集

一.Kafka集群 Kafka使用Zookeeper来维护集群成员(brokers)的信息.每个broker都有一个唯一标识broker.id,用于标识自己在集群中的身份,可以在配置文件server.properties中进行配置,或者由程序自动生成.下面是Kafka brokers集群自动创建的过程: 每一个broker启动的时候,它会在Zookeeper的/brokers/ids路径下创建一个临时节点,并将自己的broker.id写入,从而将自身注册到集群: 当有多个broker时,所有br

一.Kafka集群 Kafka 使用 Zookeeper 来维护集群成员 (brokers) 的信息.每个 broker 都有一个唯一标识 broker.id,用于标识自己在集群中的身份,可以在配置文件 server.properties 中进行配置,或者由程序自动生成.下面是 Kafka brokers 集群自动创建的过程: 每一个 broker 启动的时候,它会在 Zookeeper 的 /brokers/ids 路径下创建一个 临时节点,并将自己的 broker.id 写入,从而将自身注册

函数的形参.return 都有副本机制.数组没有副本机制 (为了节约内存) 函数形参和局部变量的生命周期.函数调用结束后就会被回收.

1.除了数组外,其他都有副本机制(包括结构体数组) 2.结构体作为参数具有副本机制,结构体返回值也有副本机制 . 3.函数的参数和返回值都有他的副本机制. #include<stdio.h> int a=,b=; static int sum(int aa,int bb){ printf("the aa is 0x%p,%d",&aa,aa); printf("\nthe bb is 0x%p,%d",&bb,bb); aa=; retu

一.Kafka集群 Kafka 使用 Zookeeper 来维护集群成员 (brokers) 的信息.每个 broker 都有一个唯一标识 broker.id,用于标识自己在集群中的身份,可以在配置文件 server.properties 中进行配置,或者由程序自动生成.下面是 Kafka brokers 集群自动创建的过程: 每一个 broker 启动的时候,它会在 Zookeeper 的 /brokers/ids 路径下创建一个 临时节点,并将自己的 broker.id 写入,从而将自身注册

目录 概念 配置 同步方式 起点 主从握手 部分同步 完全同步 执行完全同步判断条件 完全同步代码实现 为实现Redis服务的高可用,Redis官方为我们提供了副本机制(或称主从复制)和哨兵机制.副本机制使得当Master服务器宕机后,我们可以将其中一台Slave切换为新的Master服务器.哨兵机制则实现了自动发现Master服务器宕机,并自动进行主从切换.本文主要介绍副本机制(Replication),包括副本机制的概念.用法及其底层实现.下一篇文章我们再介绍哨兵机制. 从技术实现角度来看,

文章来源于本人的印象笔记,如出现格式问题可访问该链接查看原文 原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 副本机制 Kafka的副本机制会在多个服务端节点上对每个主题分区的日志进行复制,当集群中的某个节点上出现故障时,访问故障节点的请求会被转移到其他正常节点的副本上,副本的单位是主题的分区: kafka每个主题的每个分区都会有一个主副本(Leader)以及0个或多个备份副本(Follower),主副本负责客户端的读和写,备份副本则

1. 副本策略 NameNode具有RackAware机架感知功能,这个可以配置. 若client为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,同client的节点上:副本2,不同机架节点上:副本3,同第二个副本机架的另一个节点上:其他副本随机挑选. 若client不为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,随机选择一个节点上:副本2,不同副本1,机架上:副本3,同副本2相同的另一个节点上:其他副本随机挑选 (For the common case, when t

进入到第五章了,来到了分布式系统之中最核心与复杂的内容:副本与一致性.通常分布式系统会通过网络连接的多台机器上保存相同数据的副本,所以在本篇之中,我们来展开看看如何去管理和维护这些副本,以及这个过程之中会遇到的各种问题. 1.副本 在数据系统之中,我们通常会有这样几个原因来使用副本技术: 保持地理位置接近用户,从而减少延迟(如:Cache,CDN技术) 提高系统的可用性和鲁棒性,即使系统中的某些部分已经失效了,仍然可以对外提供服务.(如:GFS三副本的设计) 通过扩展性来提供读查询,从而增加读取

数据的目录文件层次设计 我们一般采用多实例的方式,而不是将所有的数据库尽可能地放在一个实例中. 主要基于以下考虑: 1:不同业务线对应的数据库放在不同的实例上,部分操作的运维时间容易协调等到. 2:相互独立,减少相互干扰.不会因为某个业务的激增或某个开发Team的代码问题,拖累太多的数据库. 3:实例资源容易控制,例如内存等. 从上图可以知道,mongo二进制文件是多个实例公用的.一个版本一个目录,从图可以看出,这个服务器上支持两个版本的MongoDB,一个是版本3.4.4,一个是比较新的4.0